Na literatura vários estudos discutem uma previsão de aumento da demanda por soja no mercado mundial, como também enfatizam o aumento da safra brasileira para os próximos anos. Apesar destas previsões otimistas, insuficientes ou inadequadas, condições de infraestrutura em capacidade de armazenagem, de transportes e de portos no Brasil têm sido levadas em consideração na elaboração do Planejamento de Longo Prazo pelas empresas que comercializam soja. Esta pesquisa faz um levantamento dos principais atributos que compõem a decisão de armazenagem de soja a granel com o objetivo de construir um modelo que auxilie o processo de tomada de decisão sobre investimento em projeto de armazenagem de soja em grão, sob a visão de uma trading. A abordagem multicritério se faz necessária devido à complexidade envolvida na cadeia de soja e na escolha de um projeto propriamente dito. A seleção do método de análise multicritério foi fundamentada e direcionada através de uma análise bibliométrica sobre o assunto. O método utilizado é baseado na Teoria de Valor Multi-Atributo e foi construído no software V.I.S.A. para eleger um projeto dentre as alternativas disponíveis. Os pesos dos critérios representam as preferências de um grupo coletadas a partir da aplicação de questionários a dez profissionais do setor. Os valores dos pesos resultaram da comparação paritária proposta pelo método Processo Analítica Hierárquico (AHP) e agregados pelo método de Agregação Individual de Prioridades. A árvore da decisão obtida foi composta pelos critérios: localização e transporte, estudo de mercado, infraestruturas e aspectos regionais, aspectos de engenharia, análise de viabilidade econômica e capacidade e eficiência operacional. Os resultados foram complementados por um exemplo hipotético elaborado para validar o modelo construído através de análises de sensibilidade e robustez. Conclui-se que o modelo se mostra coerente em relação ao perfil das alternativas criadas e recomenda-se sua utilização por tomadores de decisão de uma trading como referência para compor a sua própria árvore de decisão, e as preferências obtidas podem auxiliar processos de tomadas de decisão reais.

Several studies in literature discuss an increasing demand for soybean worldwide and increasing supply of Brazilian grain harvest for the next few years. Despite these optimistic forecasts, insufficient or inadequate infrastructure in terms of storage capacity, transportation system and ports elevation in Brazil have been taken into account in Long Term Planning of agribusiness companies. This research is a survey of the main attributes in decision-making process of bulk warehouse for soybeans in order to build a model of this specific process under the vision of a trading company. A multicriteria approach is necessary due to the complexity involved in the soy supply chain and project selection itself. The multicriteria decision method (MCDM) selection was based and directed through a bibliometric analysis about the MCDM topic. The method used is based on the Theory of Multi-Attribute Value and was built in software VISA to choose a project among the available alternatives. The weights of each criteria were compound of a group decision that was obtained from the questionnaires of eleven professionals. The responses of the weights were based on pair-wise comparison proposed by the Analytic Hierarchy Process method, known as AHP and aggregated by Aggregation of Individual Priorities method. The decision tree of this study was composed by the criteria: "location and transportation", "market research", "infrastructure and regional aspects", "engineering aspects", "economic viability analysis" and "capacity and operational efficiency." Besides a hypothetical example were designed to validate the model using sensitivity and robustness analysis. It is concluded that the model is consistent over the profile among created alternatives and this study is recommended as reference for decision makers of a trading company to build its own tree decision. And preferences used in this study may help in real world of decision-making processes.